Predicting bike-sharing demand using random forest
Số trang: 9
Loại file: pdf
Dung lượng: 978.85 KB
Lượt xem: 12
Lượt tải: 0
Xem trước 2 trang đầu tiên của tài liệu này:
Thông tin tài liệu:
This article uses Random Forest (RF) and k-fold cross-validation to predict the hourly count of rental bikes (cnt/h) in the city of Seoul (Korea) using information related to rental hour, temperature, humidity, wind speed, visibility, dewpoint, solar radiation, snowfall, and rainfall.
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Predicting bike-sharing demand using random forest
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Predicting bike-sharing demand using random forest
Tìm kiếm theo từ khóa liên quan:
Science and transport technology Bike-sharing demand Travel demand forecasting Machine learning Random ForestGợi ý tài liệu liên quan:
-
9 trang 187 0 0
-
Nuclear energy system's behavior and decision making using machine learning
8 trang 111 0 0 -
95 trang 66 0 0
-
Ebook Disrupting finance: FinTech and strategy in the 21st century
194 trang 53 0 0 -
Bài giảng Trí tuệ nhân tạo dành cho mọi người - ThS. Nguyễn Ngọc Tú
149 trang 51 0 0 -
Knowledge management system building blocks
12 trang 46 0 0 -
Ebook The data science design manual: Part 2
240 trang 42 0 0 -
Pseudorandom sequences classification algorithm
8 trang 41 0 0 -
Building credit scoring process in Vietnamese commercial banks using machine learning
14 trang 40 0 0 -
Phát hiện tin giả với python và machine learning
14 trang 39 0 0